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HPE Aulas 13-14 Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometria.

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Apresentação em tema: "HPE Aulas 13-14 Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometria."— Transcrição da apresentação:

1 HPE Aulas Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometria

2 A geração econométrica Dezembro de 1930, fundação da Sociedade Econométrica Dezembro de 1930, fundação da Sociedade Econométrica

3 O modelo do cavalo de balouço (Frisch, 1933)

4 J.M. Keynes ( ) Teoria da procura efectiva Investimento: expectativas (espíritos animais) Equilíbrio de sub-emprego Crítica a economia neoclássica: noção de equilíbrio recusa da Lei de Say determinantes do investimento instituições e regulação

5 Desemprego após 1929

6 O debate com Tinbergen: Keynes sobre a probabilidade Keynes sobre probabilidades: grau de crença racional Keynes sobre frequencismo: this view of basing probability upon series is certainly false. (…) My point is that the evidence need not always be of this nature and that in any case to base a statement of probability on a past frequency is not the same thing as to make a certainly true statement with regard to future frequency

7 O debate com Tinbergen: Modelo de ciclos: USA ( e ), UK ( ), França ( ), Alemanha ( ) Modelo USA: 22 equações, 31 variáveis, uso de regressão múltipla e OLS Críticas de Keynes: a)Complexidade irredutível a um modelo b)Não linearidade c)Dificuldade de especificação e homogeneidade no tempo d)Incomensurabilidade e)Dificuldade de analisar resultados qualitativos

8 A metáfora de Keynes no debate com Tinbergen 70 tradutores do Livro dos Septuagintos, cada um em seu quarto … 70 tradutores do Livro dos Septuagintos, cada um em seu quarto … Isto é, é necessário estabilidade estrutural para a regressão Isto é, é necessário estabilidade estrutural para a regressão Econometristas defendem Tinbergen, mas duvidam dos resultados Econometristas defendem Tinbergen, mas duvidam dos resultados

9 Olhando para trás: os números de Fibonaci A história: um casal de coelhos que se reproduz (outro casal pouco tempo depois): … cada número é a soma dos dois precedentes A história: um casal de coelhos que se reproduz (outro casal pouco tempo depois): … cada número é a soma dos dois precedentes O rácio torna-se constante: 1,618 O rácio torna-se constante: 1,618 As dimensões do Partenon, do cartão de crédito, a proporção divina em Leonardo da Vinci As dimensões do Partenon, do cartão de crédito, a proporção divina em Leonardo da Vinci

10 Mas também o acaso … Jogos de cartas e dados: o começo da probabilidade Jogos de cartas e dados: o começo da probabilidade De Moivre: distribuição normal, 1830 De Moivre: distribuição normal, 1830 Estatística para definir os alvos da artilharia: Chebyshev, Kolmogorov, Wiener e também os exemplos de Yule e Pearson Estatística para definir os alvos da artilharia: Chebyshev, Kolmogorov, Wiener e também os exemplos de Yule e Pearson

11 Yule: a prova da distribuição normal

12 Mais tiro ao alvo: a distribuição normal

13 Adolphe Quetelet: o homem médio

14 A linhagem da estatística aplicada

15 Alicerces da estatística moderna: Egon Pearson, George Yule, Gosset (student)

16 Karl Pearson: calcular probabilidades sobre a evolução da vida

17 A teoria do teste de hipóteses: Jerzy Neyman e Egon Pearson E a polémica com R.A. Fisher: * Sobre o conceito de população * Sobre o conceito de experiência * Sobre a refutação ou confirmação

18 Introdução da probabilidade na economia Aplicação de Fisher e depois de Neyman- Pearson: As variáveis económicas são concebidas como extracções repetidas e aleatórias de uma população imaginada (todos os valores possíveis das variáveis)

19 Mas a econometria raramente segue as regras de Haavelmo (1) Exemplo 1. Teoria do consumo como função da riqueza: Exemplo 1. Teoria do consumo como função da riqueza: C i = f (r i ) + ε i O erro indica a distribuição de comportamentos diferentes pelas diferentes famílias

20 A econometria nem sempre segue as regras de Haavelmo (2) Exemplo 2. A regressão como simulação do laboratório y t = g (x t ) + ε t modelo explicativo Mas pode ser então: 1) y t = g (x t ) + ε t um modelo de causalidade (estrutura mais choque) 2) ε t = y t - g (x t ) ou seja, o que não é explicado pelo modelo 3) g (x t ) = y t – ε tou seja, erros de medição


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